پیش بینی مناطق دارای توان اکوتوریسم با شبکه عصبی مصنوعی

استفاده تفرجی از منطقه باید مطابق توان محیط زیستی آن انجام گیرد. بنابراین, این پژوهش با هدف ارایه یک روش برای مدل سازی و رتبه بندی مناطق دارای توان اکوتوریسم انجام شد. بدین منظور از روش سیستمی مخدوم با توجه به ویژگی های منطقه و شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP) برای ارزیابی توان اکولوژیکی منطقه حفاظت شده ارسباران استفاده شد. در گام نخست منابع اکولوژیکی و اقتصادی-اجتماعی شناسایی و نقشه های آن ها تهیه شدند, سپس با تجزیه و تحلیل و جمع بندی داده ها در نرم افزار ArcGIS نقشه توان اکوتوریسم حاصل شد. در مرحله بعد با استفاده از نتایج روش سیستمی, شبکه عصبی آموزش داده شد و ساختارهای مختلف آن مورد ارزیابی قرار گرفتند و در نهایت نقشه مناطق مناسب گردشگری براساس خروجی شبکه عصبی مدل سازی شد. در مرحله آخر با دخالت دادن معیارهای اقتصادی-اجتماعی و جاذبه های تفرجی اولویت بندی و ارزیابی نهایی انجام گرفت. ارزیابی توان اکولوژیکی با روش سیستمی نشان داد, منطقه دارای توان برای تفرج متمرکز طبقه دو (06/0%) و تفرج گسترده طبقه دو (33/10%) است. توپولوژی 3-9-7 به عنوان بهترین طبقه بندی با دقت کلی 98% جهت طبقه بندی مناطق تفرجی انتخاب شد و بهترین عملکرد شبکه عصبی به کلاس تفرج متمرکز و کمترین عملکرد به کلاس تفرج گسترده تعلق گرفت. براساس نقشه مدل سازی شده, 17/0% منطقه به تفرج متمرکز طبقه 2, 09/10% به تفرج گسترده طبقه 2 و 74/89% به نامناسب برای تفرج اختصاص یافت. مطالعه حاضر نشان داد شبکه عصبی مصنوعی قابلیت طبقه بندی مناطق مناسب گردشگری را با دقت بالا دارد.